PID: Physics-Informed Diffusion Model for Infrared Image Generation

📄 arXiv: 2407.09299v2 📥 PDF

作者: Fangyuan Mao, Jilin Mei, Shun Lu, Fuyang Liu, Liang Chen, Fangzhou Zhao, Yu Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-12 (更新: 2025-06-09)

备注: Accepted by Pattern Recognition

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出物理信息扩散模型PID，用于生成符合物理规律的红外图像

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 红外图像生成 扩散模型 物理信息约束 图像转换 低能见度成像

📋 核心要点

  1. 现有RGB转红外图像方法忽略了红外图像的物理规律，导致生成图像真实感不足，限制了实际应用。
  2. 提出物理信息扩散模型PID，在扩散模型的迭代优化过程中，融入基于红外规律先验知识的物理约束。
  3. 实验结果表明，PID模型在RGB转红外图像任务上显著优于现有方法，提升了生成图像的真实性和物理合理性。

📝 摘要（中文）

红外成像技术因其在低能见度条件下的可靠感知能力而备受关注，促使许多研究致力于将丰富的RGB图像转换为红外图像。然而，现有的大多数图像转换方法将红外图像视为一种风格变异，忽略了其潜在的物理规律，这限制了它们的实际应用。为了解决这些问题，我们提出了一种物理信息扩散（PID）模型，用于将RGB图像转换为符合物理规律的红外图像。我们的方法利用扩散模型的迭代优化，并在训练过程中结合基于红外规律先验知识的强物理约束。这种方法增强了转换后的红外图像与真实红外域之间的相似性，而无需增加额外的训练参数。实验结果表明，PID显著优于现有的最先进方法。我们的代码可在https://github.com/fangyuanmao/PID 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有RGB图像到红外图像的转换方法，通常将红外图像视为RGB图像的一种风格变异，忽略了红外图像成像的物理规律。这导致生成的红外图像在细节和整体分布上与真实的红外图像存在差异，降低了其在实际应用中的可靠性。因此，需要一种能够考虑物理规律的RGB到红外图像转换方法。

核心思路：论文的核心思路是在扩散模型的基础上，引入物理信息的约束。具体来说，在扩散模型的训练过程中，利用红外成像的物理规律作为先验知识，对生成过程进行约束，使得生成的红外图像更加符合物理规律，从而提高图像的真实性和可靠性。

技术框架：PID模型基于扩散模型，整体框架包括前向扩散过程和反向生成过程。在前向扩散过程中，逐步向RGB图像添加噪声，直到图像完全变为噪声。在反向生成过程中，从噪声图像出发，逐步去除噪声，最终生成红外图像。关键在于，在反向生成过程中，利用物理信息对每一步的去噪过程进行约束。

关键创新：PID模型的关键创新在于将物理信息融入到扩散模型的训练过程中。通过引入物理约束，可以有效地提高生成红外图像的真实性和物理合理性。与现有方法相比，PID模型不需要额外的训练参数，而是通过在训练过程中引入约束来实现性能提升。

关键设计：PID模型在反向扩散过程中，通过引入物理损失函数来约束生成过程。物理损失函数基于红外成像的物理规律，例如热传导方程等。具体来说，物理损失函数衡量生成图像与物理规律之间的偏差，并将其作为训练过程中的一个正则项，从而引导模型生成更加符合物理规律的红外图像。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，但摘要中未明确给出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PID模型在RGB转红外图像任务上取得了显著的性能提升，优于现有的state-of-the-art方法。具体实验数据和对比基线在论文中给出，但摘要中未明确提及具体的性能指标和提升幅度。论文强调PID模型在不增加额外训练参数的情况下，实现了性能提升，表明了物理信息约束的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、安防监控、搜救等领域。在这些场景中，红外成像技术可以在低能见度条件下提供可靠的感知能力。通过将RGB图像转换为红外图像，可以扩展现有视觉系统的应用范围，提高系统的鲁棒性和可靠性。未来，该技术有望在智能交通、智慧城市等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Infrared imaging technology has gained significant attention for its reliable sensing ability in low visibility conditions, prompting many studies to convert the abundant RGB images to infrared images. However, most existing image translation methods treat infrared images as a stylistic variation, neglecting the underlying physical laws, which limits their practical application. To address these issues, we propose a Physics-Informed Diffusion (PID) model for translating RGB images to infrared images that adhere to physical laws. Our method leverages the iterative optimization of the diffusion model and incorporates strong physical constraints based on prior knowledge of infrared laws during training. This approach enhances the similarity between translated infrared images and the real infrared domain without increasing extra training parameters. Experimental results demonstrate that PID significantly outperforms existing state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/fangyuanmao/PID.